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Introduction : La dégradation aiguë du patient est précédée de signes de détérioration dans les 48h. “Early Warning System/Early Warning Score » ont été créés afin de repérer précocement les patients se compliquant et de déclencher une réponse thérapeutique rapide et adaptée dans le but de diminuer les évènements indésirables graves. L’objectif de cette étude était de décrire l’évolution du score MEWS en post opératoire d’une chirurgie thoracique, viscérale et vasculaire et d’observer les différences entre la population générale et celle admise en unité de soins intensifs. Matériel et méthode : une étude observationnelle descriptive après l’introduction d’un Early Warning System en service d’hospitalisation chirurgical à l’hôpital d’instruction des armées Sainte Anne à Toulon, France, de mars 2021 à mars 2022. Résultats : Inclusion de 1295 patients dont 38 admissions non prévues en unité de soins intensifs. Dans la population générale, le score Mews restait peu élever dans les 7 jours post opératoires avec un score MEWS < 5 à J1, J4, J7 respectivement dans 97%, 87% et 80% des patients. Dans la population admise en soins intensifs, le score MEWS ≥ 5 à J1, J2, J3, J7 respectivement chez 18%, 28%, 45% et 34% des patients. La moyenne du scores MEWS était significativement plus élevée dans la population admise en unité de soins intensifs comparativement à la population non admise dès le 1er jours post opératoire (différence 1,1 (IC: 0,75 -1,475) p< 0,0001).Conclusion : L’utilisation d’un Early Warning System est faisable dans un service de chirurgie et permet de de suivre l’évolution des patients chirurgicaux hospitalisés. Un score MEWS élevé en post opératoire semble associé à une mauvaise évolution, notamment sur les admissions en soins intensifs.

Introduction: Early warning scores have been developed to early detect a deterioration of the patient's condition in service and thus prevent serious adverse events leading to in-hospital cardiorespiratory arrest and death. In 2020, a new score "EWS.O2" was created. This one can be automated and is using for the first time an estimation of the inspired fraction of oxygen (FiO2) based on the oxygen flow brought to the patient in spontaneous ventilation. This score was studied in patients admitted to the emergency department for dyspnea of any cause and showed equivalence and even superiority to existing scores for admission to the intensive care unit, death in the emergency department and the use of non-invasive ventilation/high flow oxygen therapy, using only the vital parameters at patient intake. Our objective was to evaluate the performance of this score in the population of patients admitted to the emergency department for pathology in Covid-19. Methods: All patients admitted to the emergency department of the Grenoble University Hospital from March 2020 to February 2021 for confirmed Covid-19 pathology and having all vital parameters useful for the calculation of the score were included. The performance of the score was evaluated by making ROC curves and by calculating the area under the curve for the composite primary endpoint "admission to intensive care and/or death within 48 hours". The cut-off values of this score were re-evaluated according to the calculation of sensitivity, specificity, negative predictive value and positive predictive value for this population. Results: 389 patients were included, 83 of whom had the composite primary endpoint of severity. The area under the ROC curve was 0.667 (CI95% 0.607 - 0.728). An EWS.O2 score of 4.66 allowed a sensitivity >0.9 with a negative predictive value of 0.92, a specificity of 0.32 and a positive predictive value of 0.27. Conclusion: The performance of the EWS.O2 score in Covid-19 patients admitted to the emergency department appears moderate, and the cut-off value of 4.66 allows for a severity exclusion attitude in this population. The automated measurement of vital parameters and the automatic calculation of this score for the early detection of an unfavorable evolution could allow a better allocation of the level of care and the monitoring of dyspneic Covid-19 patients, by taking into account the couple ventilatory frequency / FiO2; Introduction : Les early warning scores ont été développés pour détecter précocement une dégradation de l’état du patient en service et ainsi prévenir les évènements indésirables graves conduisant aux arrêts cardio-respiratoires intra-hospitaliers et aux décès. En 2020, un nouveau score « EWS.O2 » a été créée, automatisable, utilisant pour la première fois une estimation de la fraction inspirée en oxygène (FiO2) basée sur le débit d’oxygène apporté au patient en ventilation spontanée. Ce score a été étudié chez des patients admis aux urgences pour dyspnée toutes causes et a montré une équivalence voire une supériorité par rapport aux scores déjà existants pour l’admission en réanimation, le décès dans le service des urgences et le recours à la Ventilation Non Invasive/Oxygénothérapie Haut Débit, en utilisant uniquement les paramètres vitaux à l’accueil du patient. Notre objectif était d’évaluer les performances de ce score dans la population de patients admis aux urgences pour pathologie à Covid-19. Méthodes : Tous les patients admis aux urgences du CHU de Grenoble de mars 2020 à février 2021 pour pathologie à Covid-19 confirmée et ayant tous les paramètres vitaux utiles au calcul du score ont été inclus. La performance du score a été évaluée par la réalisation de courbes ROC et le calcul de l’aire sous la courbe pour le critère principal composite « admission en soins intensifs-réanimation et/ou décès dans les 48 heures ». Les valeurs seuils de ce score ont été réévaluées selon le calcul de la sensibilité, de la spécificité, de la valeur prédictive négative et de la valeur prédictive positive pour cette population. Résultats : 389 patients ont été inclus dont 83 présentaient le critère de jugement principal composite de gravité. L’aire sous la courbe ROC était de 0.667 (IC95% 0.607 – 0.728). Un score EWS.O2 de 4.66 permettait une sensibilité >0.9 avec une valeur prédictive négative de 0.92 et une spécificité et une valeur prédictive positive de 0.32 et 0.27 respectivement. Conclusion : La performance du score EWS.O2 chez les patients atteints de Covid-19 admis aux urgences apparaît modérée, et la valeur seuil de 4.66 permet une attitude d'exclusion de gravité dans cette population. La mesure automatisée des paramètres vitaux et le calcul automatique de ce score pour la détection précoce d’une évolution défavorable pourrait permettre une meilleure allocation du niveau de soins et la surveillance des patients dyspnéiques COVID-19, en prenant en compte le couple fréquence ventilatoire / FiO2.

Introduction : le tri des patients à l’accueil des SAU est une tâche difficile et stressante pour les IOA. Le tri idéal est défini comme simple, rapide, économique, objectif et reproductible. La majorité des échelles de tri françaises telles que la CIMU et la FRENCH reposent sur le motif de recours au SAU, rendant ce tri subjectif et chronophage. Le score NEWS2 semble répondre à ces critères. L’objectif principal de ce travail était de comparer la capacité des scores NEWS2, FRENCH et CIMU à prédire l’orientation des patients adultes à l'accueil du SAU en SAUV.Méthode : cette étude observationnelle prospective multicentrique réalisée sur les sites Timone et Nord du DMU de l’AP-HM de manière perlée du 23 février au 22 août 2021 a permis d’inclure 1343 patients au sein. Résultats : Les AUC-ROC des scores NEWS2, FRENCH et CIMU des 66 patients admis à la SAUV (4,9%) étaient respectivement de 0,77 [IC 95% ; 0,70 ; 0,84] (p

Background: Pediatric Intermediate care units (PImCU) are Intermediate care units(ImCU) or high dependency care units (HDC), between regular wards and intensivecare units (ICUs), for children requiring continuous monitoring without active lifesupportingtreatment. These patients are at high risk of deterioration and thevalidation of an early warning score (EWS) in this population would be interesting.Objectives: 1- To validate early warning scores in PImCU2- To classify patients according to their general characteristics, their diagnoses andthe severity trajectories of illness.Methods: Regional multicenter prospective observational study in seven FrenchPImCU including all consecutive children admitted from September 2012 toJanuary 2014. Validation of EWS in PImCU using a general linear mixed modelfor repeated measures. The cohort was divided into derivation (70%) and validation(30%) cohorts. The discrimination to predict physician call by nurse was estimatedby the area under the receiver-operating curve. A latent class linear mixed modelwas used to identify different trajectories of severity of illness of PImCU patients.Results: A total of 2868 children were included for 14708 observations to computea posteriori the EWS. The discrimination of the three EWS for predicting calls tophysicians by nurses was good (range: 0.87–0.91) for the derivation cohort andmoderate (range: 0.71–0.76) for the validation cohort. The primary failure foradmission to PImCU was respiratory (44%) and infectious etiology was the mostcommon (52%). The two most common diagnoses are asthma and bronchiolitis.Ten diagnoses account for 58% of PImCU patients. The median length of stay was1 day [1-3]. The latent class analysis identified different trajectories of severity ofillness: profile "stable" (60.4%), profile "rapid improvement" (6.5%) and profile"slow improvement" (33.1%).Conclusion: SAP can be used in PImCU to detect clinical deterioration and predictthe need for medical intervention. Three very different trajectories of severity wereidentified with a majority of "stable" profile., Contexte : Les unités de surveillance continue (USC) pédiatriques constituent des structures de soins intermédiaires, entre les services « classiques » de pédiatrie (dits« soins courants ») et les services de réanimation, pour les enfants nécessitant une surveillance continue sans mise en oeuvre de méthode de suppléance. Ces patients sont à haut risque de dégradation et la validation d’un score d’alerte précoce (SAP) dans cette population serait intéressante.Objectifs : 1- Valider un score d’alerte précoce en USC pédiatriques.2- Classifier les malades de ces USC pédiatriques selon leurs caractéristiquesgénérales, leurs affections et les trajectoires de gravité de leur maladie.Méthodes : Etude observationnelle prospective multicentrique régionale dans septUSC pédiatriques françaises incluant tous les enfants consécutifs admis de septembre 2012 à janvier 2014. Validation de trois SAP, recueillis toutes les 8 heures (le Pediatric Advanced Warning Score (PAWS), le Pediatric Early WarningScore (PEWS) et le Bedside Pediatric Early Warning System (Bedside PEWS)) dans la population d’USC en utilisant un modèle linéaire mixte généralisé pourmesures répétées. La cohorte était divisée en échantillon de dérivation (70%) et en échantillon de validation (30%). La discrimination de ces SAP pour la prédiction de l’appel du médecin par l’infirmière en cas de détérioration clinique était mesurée par l’aire sous la courbe ROC. Un modèle mixte linéaire à classes latentes était utilisé pour identifier différentes trajectoires de gravité de ces patients d’USC.Résultats : Un total de 2868 enfants a été inclus pour 14708 observations utilisables pour calculer a posteriori les SAP. La discrimination des trois SAP pour prédire l’appel du médecin était bonne (entre 0,87 et 0,91) sur la cohorte de dérivation et modérée (entre 0,71 et 0,76) sur la cohorte de validation.La défaillance principale à l’origine de l’admission en USC était respiratoire (44%)et l’étiologie infectieuse était la plus fréquente (52%). Les deux diagnostics les plus fréquents étaient l’asthme et la bronchiolite. Dix diagnostics représentaient 58%des patients d’USC. La médiane de durée de séjour était de 1 jour [1-3]. L’analyse en classe latente mettait en évidence différentes trajectoires de gravité : le profil« stable» (60,4%), le profil « amélioration rapide » (6,5%) et le profil« amélioration lente » (33,1%).Conclusion : Les SAP peuvent être utilisés dans les USC pour détecter une détérioration clinique et prédire la nécessité d'une intervention médicale. Trois trajectoires très différentes de gravité ont été identifiées avec une majorité de patients appartenant au profil « stable».